买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于深度学习的城市绅士化空间智能识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118799711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410732172.1，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于深度学习的城市绅士化空间智能识别方法是由肖扬;姜文文设计研发完成，并于2024-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的城市绅士化空间智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深度学习的城市绅士化空间智能识别方法，该方法基于街景数据，通过深度学习实现城市绅士化空间智能识别。该方法强调利用街景数据与深度学习技术，对大尺度城市空间展开定量评价，有利于城市更新的现状调研和方案编制工作。同时，该方法基于大数据实行，具有复用性强、操作效率高的特点，且可用于搭建城市绅士化空间智能识别平台，实现即时、持续、定位准确的城市空间绅士化监测和评价。

本发明授权一种基于深度学习的城市绅士化空间智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的城市绅士化空间智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取目标城市空间内所有街景采样点i的延时街景对ti，即两个时间截面的街景图像，分别为前置街景和后置街景其中前置街景的记录时间早于后置街景 步骤2：随机选取部分采样点作为样本采样点，将样本采样点按照比例划分为训练集与测试集； 步骤3：对步骤2选取的各样本采样点的街景图像对进行绅士化的人工识别，对符合条件的延时街景对赋予绅士化标签yti； 步骤4：使用开源的预训练的卷积神经网络EfficientNetB0模型作为基础模型对样本采样点的延时街景对进行特征提取； 步骤5：将上述步骤4所得的延时街景对的隐藏向量线性变换为多维的单个输入值，再将其输入Sigmoid函数激活层，得到预测的绅士化概率pti： 步骤6：根据各样本采样点的延时街景对在步骤3中的绅士化标签yti和在步骤5中预测的绅士化概率pti，计算二值交叉熵损失sti： sti＝ytilogpti+1-ytilog1-pti，公式4； 步骤7：对步骤2中选取的样本采样点中的训练集按照上述步骤4、步骤5、步骤6以Batch进行多轮训练，得到相对最优的街景图像特征提取的模型参数； 步骤8：基于步骤7中记录的最优的街景图像特征提取的模型参数，使用步骤4和步骤5中的特征提取、线性变换与激活函数，完成城市尺度所有采样点i的延时街景对ti的绅士化属性Yti的预测； 步骤9：针对各个城市街区，计算绅士化属性为1的采样点占所有采样点的比例，判断街区是否绅士化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人同济大学，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区上海市四平路1239号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。